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基于LightGBM模型的产品订单需求量预测
1
作者
赵玉骁
陈思予
+2 位作者
叶凯圳
施锋伟
金秀玲
《应用数学进展》
2023年第11期4708-4716,共9页
产品订单需求量预测是管理企业供应链的关键环节。准确预测客户对产品的需求量是很有必要的。为了解决不同产品的需求量问题,本文充分利用厂商数据,采用基于LightGBM的集成算法建立产品订单量预测模型。用网格探索进行参数调优,用3折目...
产品订单需求量预测是管理企业供应链的关键环节。准确预测客户对产品的需求量是很有必要的。为了解决不同产品的需求量问题,本文充分利用厂商数据,采用基于LightGBM的集成算法建立产品订单量预测模型。用网格探索进行参数调优,用3折目标编码,最终测试集上的MAPE为0.3541%;拟合效果良好且泛化能力强。最后用LightGBM模型预测后三个月的各个地区、各个品类的月度订单需求量。有助于企业资源有效配置,提高企业的收益效率,具有较大的现实意义和参考价值。
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关键词
订单需求预测
机器学习
LightGBM
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职称材料
题名
基于LightGBM模型的产品订单需求量预测
1
作者
赵玉骁
陈思予
叶凯圳
施锋伟
金秀玲
机构
闽江学院数学与数据科学学院
出处
《应用数学进展》
2023年第11期4708-4716,共9页
文摘
产品订单需求量预测是管理企业供应链的关键环节。准确预测客户对产品的需求量是很有必要的。为了解决不同产品的需求量问题,本文充分利用厂商数据,采用基于LightGBM的集成算法建立产品订单量预测模型。用网格探索进行参数调优,用3折目标编码,最终测试集上的MAPE为0.3541%;拟合效果良好且泛化能力强。最后用LightGBM模型预测后三个月的各个地区、各个品类的月度订单需求量。有助于企业资源有效配置,提高企业的收益效率,具有较大的现实意义和参考价值。
关键词
订单需求预测
机器学习
LightGBM
分类号
F42 [经济管理—产业经济]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于LightGBM模型的产品订单需求量预测
赵玉骁
陈思予
叶凯圳
施锋伟
金秀玲
《应用数学进展》
2023
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